1.一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，包括：
2.根据权利要求1所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：所述图像视频采集模块通过安装在风电场工作区域的高清摄像头对监控区域内是否有目标通过进行监测，当有目标在监控区域内移动时生成识别指令，并根据识别指令控制计数器将进入的目标人数和离开的目标人数加一，在监控区域内根据识别指令和目标人数构成目标识别集，对目标识别集进行图像视频的采集，形成跟踪监控视频序列，对跟踪监控视频序列的目标人数进行运行轨迹的预测。
3.根据权利要求1所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：所述目标追踪模块是对工作人员随着时间推进进入风机内部工作区域的行动轨迹进行预测，把每一帧新图像中的行人目标与历史的目标追踪状态进行匹配关联，形成追踪结果，追踪模型的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：所述运动轨迹预测模块基于追踪模型，用以检测跟踪监控视频序列中的行人目标，逐帧输出各目标原始运动轨迹时序特征描述子，此特征描述子反映了视频序列中各个目标的可观测物理属性，包含了行人目标身份唯一标识，目标的位置，目标所存在的帧数等信息的7维特征向量：
5.根据权利要求4所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：行人目标从视频中出现直至消失时间内的所有特征描述子，构成该目标运动轨迹特征向量，为简洁地描述目标在不同时刻的位置属性，将目标边界框坐标转化为质心点坐标：
6.根据权利要求1所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：所述安全帽佩戴检测模块基于运动轨迹预测模块中得出的行人运行轨迹，对进入风机内部工作区域的工作人员进行安全帽正确佩戴的检测，对于单个施工人员个体，遍历人物边框中的所有的安全帽矩形框，然后寻找和当前人物边框交面比，为人物边框与安全帽边框交集部分的面积除以安全帽边框的面积，即为安全帽边框与施工人员边框交集部分占安全帽边框的比重，即最大的安全帽矩形框，安全帽边框存在，并满足两类边框之间的交面比值大于 0.2 的条件，则认为该施工人员存在佩戴安全帽的可能性，否则即认定为该工人没有佩戴安全帽具体计算公式如下：
7.根据权利要求1所述的一种应用于风电场工作区域异常图像识别与控制系统，其特征在于：所述控制模块基于安全帽佩戴检测模块得出的工作人员不符合安全生产要求，摄像头提前输出一个非正常信号给风电机组控制系统，风电机组控制系统接收到非正常信号后会下发一个禁止操作信号给升降电梯和操作hmi触摸屏，此工作人员将无法操作升级电梯和操作hmi触摸屏，并在触摸屏上做出文字提示信息，提醒此工作人员整改以达到安全生产的要求。